Windows核心

window操作系统上的mysql关键软件版本为5.1.44。

本书深入解析Windows基本组成部分，阐述Windows操作系统架构和实现软件时必须掌握的基础概念。内容涵盖了Windows的各种特性，以及如何通过C和C++语言访问这些特性。

跟随国际知名内部专家团队的指导，深入了解Windows操作系统背后的核心组件。本经典指南针对Windows Server 2008和Windows Vista进行了全面更新，提供了关键的架构洞见，涵盖系统设计、调试、性能和支持，同时通过实际操作体验Windows内部行为。探索Windows架构和内部机制：• 从对象管理器到服务再到注册表，了解核心系统和管理机制的工作原理 • 使用内核调试器等工具探索内部系统数据结构 • 理解调度程序的优先级和CPU放置算法 • 深入了解Windows安全模型，探索其如何授权对数据的访问 • 理解Windows如何管理物理和虚拟内存 • 从上至下浏览Windows网络堆栈，包括API、协议驱动程序和网络适配器驱动程序 • 解决文件系统访问问题的故障排除

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELETE 语句删除表中的数据行。 运算符 算术运算符：进行基本的数学运算，如 +, -, *, /。 比较运算符：比较两个值的大小关系，如 >, <, =, !=。 逻辑运算符：组合多个条件，如 AND, OR, NOT。 函数 MySQL 提供了丰富的内置函数，用于处理字符串、数值、日期等数据，例如： 字符串函数：CONCAT, SUBSTR, LENGTH 等。 数值函数：ABS, ROUND, SUM 等。 日期函数：CURDATE, NOW, DATE_FORMAT 等。 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。MySQL 支持多种类型的索引，例如 B-Tree 索引、哈希索引等。 查询优化 优化查询性能是数据库管理的重要任务，可以通过以下方式进行优化： 使用合适的索引。 避免全表扫描。 优化查询语句。 使用缓存机制。 事务 事务是一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。MySQL 支持事务管理，可以使用 COMMIT 和 ROLLBACK 语句控制事务。

MongoDB，一个采用BSON格式存储数据的开源文档数据库，为开发者提供灵活、可扩展、高性能的数据库方案。其核心特点如下： 面向文档的数据模型: 以BSON格式存储数据，文档结构类似JSON对象，包含键值对、数组、嵌套文档。这种灵活性使其适用于多样化的数据模型，无需预先定义表结构。 集合和文档: 数据存储在集合中，类似关系型数据库的表；文档是基本数据单元，类似关系型数据库的行。 数据库查询语言: 支持强大的查询语言，进行复杂查询和筛选。查询语言采用JSON格式，易于理解和构建。 索引支持: 支持索引，提高查询性能。包括单字段索引、复合索引等多种类型。 自动分片和复制: 支持自动分片，可水平扩展至多台服务器。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千个节点，处理 PB 级数据。 高吞吐量: 并行处理能力强，可高效处理大规模数据集。 低成本: 采用普通硬件构建集群，降低硬件成本。 Hadoop 应用场景 数据存储: 存储海量非结构化、半结构化和结构化数据。 数据分析: 使用 MapReduce 或 Spark 等框架进行数据分析和挖掘。 机器学习: 训练机器学习模型，进行预测和分类。

spark-graphx_2.11-2.1.1.jar 是 Apache Spark 项目中用于图计算的 GraphX 库的核心组件。该 JAR 文件包含了构建和操作图所需的关键类和方法，例如： 图的创建和转换 常用的图算法（例如，PageRank、三角形计数） 图的属性操作 图的结构分析 GraphX 基于 Spark 的分布式架构，能够高效地处理大规模图数据。

泰坦核心库：Titan 数据库的核心库。

mysql核心内幕中文版

基本概念及原理 安装配置与应用管理 分布式协调与锁服务 集群状态管理与变更通知 实践场景与案例分析